화산재의 확산은 심각한 사회적 문제를 야기한다. 화산재의 확산을 예측하기 위한 수치 분석은 시간이 걸리기 때문에 초기 대응에 필요한 정보들을 제공하기에는 부적절 하다. 이 연구에서는 시나리오 기반의 대상 기상장과 과거 기상장의 유사도를 분석하여 화산재 확산 정보를 제공할 수 있는 유사기상장 모델을 제안한다. 동아시아 지역 기상장을 분석하기 위하여 2005-2014년 WRF (Weather Research and Forecasting model) 데이터를 k-means 클러스터링 방법을 사용하여 분류하였다. 기상장 데이터의 수에 따른 정밀도를 확 인하기 위하여 2010년 1년치 클러스터링과 2005-2014년 클러스터링 결과의 최종 클러스터와 내부 원소들 사이의 상관계수 (correlation coefficient)와 유클리드 거리 (Euclidean distance)를 측정하여 비교분석 하였다. 1년치 결과의 경우 178 m의 평균 거리와 10년치 결과에서는 52 m의 평균거리로 95% 신뢰수준에서 유의하게 차이를 보여주었다. 모델의 정밀도는 기상장 데이터의 크기와 클러스터링 단 계가 증가함에 따라 높아졌고 기상장의 표준편차는 줄어들어 화산재 확산의 변동성이 감소할 것으로 나타났다.

유황 분석을 통해 산정된 갈수량, 저수량, 평수량, 풍수량은 수자원의 이용 및 관리에 있어서 매우 중요한 유량 지표이다. 하지만, 유황분석에 의해 유황에 따른 유량은 산정되어지고 있으나, 시설물 운영을 위한 유황에 따른 기간이 선정되어 있지 않기 때문에 실무자의 판단을 통해 유황 시기를 결정하여 보 및 댐의 운영이 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 낙동강에 위치한 달성보 지점에 대하여 subtractive 기반 K-mean 클러스터링 기법과 클러스터 검증지수를 통해 실제 유황이 가지는 패턴을 분석하였다. 분석결과, 3개의 유황 패턴이 나타나고 있는 것으로 밝혀졌다. 이에 따라서, 각 유황 패턴이 나타나는 기간을 분석하여 유황 패턴별 시기를 결정하였다.